論文の概要: Fusion of Single and Integral Multispectral Aerial Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17515v2
• Date: Thu, 4 Jan 2024 07:42:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 16:52:39.468799
• Title: Fusion of Single and Integral Multispectral Aerial Images
• Title（参考訳）: 単一および積分多スペクトル空中画像の融合
• Authors: Mohamed Youssef, Oliver Bimber
• Abstract要約: 従来の空中画像と統合的空中画像との最も重要な特徴を融合させる新しいハイブリッドアーキテクチャ(モデルと学習に基づく)が提案されている。 これは、環境の空間的参照と、通常、密集した植生によって隠される、隠蔽されていないターゲットの特徴を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6317061277457001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A novel hybrid (model- and learning-based) architecture is presented for fusing the most significant features from conventional aerial images with the ones from integral aerial images that are the result of synthetic aperture sensing for removing occlusion. It combines the environment's spatial references with features of unoccluded targets that would normally be hidden by dense vegetation. Our method out-beats state-of-the-art two-channel and multi-channel fusion approaches visually and quantitatively in common metrics, such as mutual information, visual information fidelity, and peak signal-to-noise ratio. The proposed model does not require manually tuned parameters, can be extended to an arbitrary number and combinations of spectral channels, and is reconfigurable for addressing different use cases.
• Abstract（参考訳）: 従来の空中画像から得られた最も重要な特徴を,合成開口センシングによる咬合除去の結果である統合空中画像と融合した,新しいハイブリッド(モデルベースおよび学習ベース)アーキテクチャを提案する。 環境の空間的参照と、通常、密集した植生によって隠される、目立たない標的の特徴を組み合わせる。 本手法は, 相互情報, 視覚情報忠実度, ピーク信号対雑音比などの共通指標において, 最先端の2チャンネル融合と多チャンネル融合のアプローチを視覚的, 定量的に上回る。 提案モデルは、手動で調整したパラメータを必要とせず、任意の数とスペクトルチャネルの組み合わせに拡張することができ、異なるユースケースに対応するために再構成可能である。

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